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ChaosBench vise à améliorer les prévisions climatiques à long terme grâce à des données variées et des approches innovantes.

Le radar quantique offre une détection améliorée en utilisant des particules de lumière intriquées.

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Une nouvelle approche améliore la fiabilité dans la validation des prédictions spatiales.

Combiner des connaissances antérieures et de l'adaptabilité améliore la performance de l'apprentissage automatique avec des données limitées.

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Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements de fortes pluies.

Un ensemble de données de référence améliore l'apprentissage automatique pour une meilleure détection des tornades.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions météo en temps réel pour l'Italie, en se concentrant sur la vitesse du vent.

Un nouveau regard sur comment les modèles d'IA prédisent les résultats météo.

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YingLong améliore les prévisions météo à court terme en utilisant l'apprentissage profond et des données haute résolution.

Un aperçu des SPDE et de leurs applications dans le monde réel.

HEAL-ViT combine des Vision Transformers et des maillages sphériques pour améliorer les prévisions météo.

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Un nouveau modèle prédit la pression centrale minimale des ouragans en utilisant des données de tempête accessibles.

Une nouvelle méthode pour générer des prévisions météo améliore les prévisions de rendement des cultures.

Ce paper parle du potentiel de DAOS pour améliorer la gestion des données de prévision météo.

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SuperdropNet améliore la modélisation microphysique des nuages pour de meilleures prévisions météo.

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CaFA apporte efficacité et précision aux prévisions météorologiques mondiales grâce à l'apprentissage machine.

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Combiner des sources de données pour de meilleures prévisions météo aux Philippines.